Найти

Результаты поиска

• МЕТОД ПОИСКА ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ ПАТТЕРНОВ ПОВЕДЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В ИНТЕРНЕТ-ПРОСТРАНСТВЕ

  В.В. Курейчик, В.В. Бова, Ю.А. Кравченко

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  Одной из важных задач интеллектуального анализа данных является выделение зако-
  номерностей и обнаружение связанных событий в последовательных данных на основе
  анализа последовательных паттернов. В статье исследуются возможность применения
  последовательных паттернов для анализа событий поисково-познавательной деятельно-
  сти пользователей при взаимодействии с Интернет-ресурсами открытой информационно-
  образовательной среды. Поиск последовательных паттернов является сложной вычисли-
  тельной задачей, цель которой состоит в извлечении всех частых последовательностей,
  отражающих потенциальные связи внутри элементов из транзакционной базы данных
  последовательностей событий поисковой активности при заданной минимальной под-
  держке. Для ее решения в статье предлагается метод поиска закономерностей в последо-
  вательностях событий для обнаружения скрытых закономерностей, указывающих с воз-
  можные уровни уязвимости при выполнении задач информационного поиска в Интернет-
  пространстве. Описана математическая модель поведения пользователей в поисковой
  сессии, основанная на теории последовательных паттернов. Для повышения вычислитель-
  ной эффективности метода разработан модифицированный алгоритм генерации последо-
  вательных паттернов, на первом этапе которого выполняется AprioriAll, формирующий
  частые последовательности-кандидаты всевозможных длин, а на втором - генетический
  алгоритм оптимизации входных параметров признакового пространства сгенерированного
  множества для поиска максимальных паттернов. Проведены серии вычислительных экс-
  периментов на тестовых данных корпуса MSNBC, библиотеки интеллектуального анализа
  данных с открытым исходным кодом SPMF. Сравнительной анализ проводился с алгорит-
  мами VMSP и GSP. Результаты исследований подтвердили эффективность поиска макси-
  мальных последовательных паттернов предложенным алгоритмом с точки зрения времени
  выполнения и количества извлеченных паттернов. Результаты проведенных эксперимен-
  тальных исследований метода показали, что для увеличения стабильности и точности
  работы размер выборки, полученной в результате работы ГА, позволит сократить необ-
  ходимое число сканирований базы данных паттернов, обеспечивая приемлемые вычисли-
  тельные затраты, сопоставимые с алгоритмом VMSP и превосходящий по времени поиска
  последовательных паттернов алгоритм GSP в среднем более чем на 150%.

• ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЯВНЫХ УГРОЗ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА АКТИВНОСТИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ В ИНТЕРНЕТ-ПРОСТРАНСТВЕ

  В. В. Бова , Д.Ю. Запорожец , Ю.А. Кравченко , Э. В. Кулиев , В.В. Курейчик , Н. А. Лызь

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  Статья посвящена проблеме идентификации неявных информационных угроз п о-
  исковой деятельности пользователя в Интернет-пространстве на основе анализа его
  активности в процессе данного взаимодействия. Применение знаний, хранящихся в
  интернет-пространстве, для реализации преступных намерений несет в себе угрозу
  для всего общества. Выявление злого умысла в действиях пользователей глобаль ной
  информационной сети не всегда является тривиальной задачей. Отработанные техн о-
  логии анализа контекста интересов пользователя дают сбой в случае осторожных
  грамотных действий злоумышленников, которые в явном виде не демонстрируют пр е-
  следуемой ими цели. В работе проведен анализ угроз, связанных с определенными сц е-
  нариями реализации поисковых процедур, проявляющихся в поисковой деятельности.
  Описаны критерии оценки неэффективных и эффективного сценариев поиска. Среди
  признаков, указывающих на возможность наличия угрозы, выделены следующие основ-
  ные: уход от решения задачи в бесцельную навигацию или к привлекательным ресурсам,
  поверхностный поиск, отсутствие смыслового погружения в решение поисковой зад а-
  чи, хаотичные действия при поиске. Для определения налич ия неблагоприятных при-
  знаков построена система показателей. Сформулированы признаки эффективного
  сценария организации поиска в Интернет-пространстве, описаны варианты наличия
  неявных угроз для подобной ситуации. Представлен подход идентификации описанных
  угроз с учетом заданных критериев оценки различных сценариев поведения пользоват е-
  ля в глобальном информационном пространстве. Разработан алгоритм машинного
  обучения для идентификации проблемных сценариев путем сравнения с ключевыми
  паттернами поведения. Создана программная реализация подсистемы идентификации
  информационных угроз, проведены экспериментальные исследования для подтвержд ения эффективности подсистемы. Экспериментальные исследования проводились на основе обработки открытых данных из социальных сетей, а также с применением
  анализа поисковой деятельности пользователей в университетской корпоративной
  информационной среде.